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「製造マネジメント」の検索結果一覧(1ページ目)

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ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

人事戦略にAIや自動化をどう組み込む? 効果を発揮する取り組みを具体的に解説

ビジネスの成長に向けた人材戦略の策定・実行は、CHRO(最高人事責任者)をはじめとする人事リーダーの重要な役割だが、その実践に苦戦しているリーダーは少なくない。直面しがちな4つの課題を取り上げ、その解決法を解説する。

2024/11/07

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

従業員のキャリアパス形成をどう支える? AIが変える人材管理のアプローチ

従業員の定着率を高めつつ、ビジネスを成長させることは、重要な経営課題の1つだ。しかし、既存の人材管理システムの多くが、従業員のフラストレーションを高め、離職率を増加させる原因になっているという。この状況を改善する方法とは?

2024/11/07

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

シーメンス株式会社

製品資料

シーメンス株式会社

医療機器メーカーのグローバルでの成功を後押し、いま注目の新技術とは?

国ごとに異なり、頻繁に変更される規制に対応しつつ、高性能な新規設計を、低コストかつ迅速に投入することが求められている医療機器メーカー。そのためには、製品開発の柔軟性を向上させ、コストを削減できる新技術に注目する必要がある。

2024/11/07

カテゴリ:
メカ設計
CAD

株式会社Cogent Labs

事例

株式会社Cogent Labs

AI-OCR活用術5選、受注処理業務のスピードを5倍にアップした事例などを紹介

紙帳票や手書き書類のデータ化を効率的に実行するツールとして「AI-OCR」の導入が進んでいるが、その活用方法や生み出す成果は三者三様だ。ファンケルや鈴廣蒲鉾本店など5社の事例から、効果的な活用方法を学ぶ。

2024/11/07

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

株式会社Cogent Labs

事例

株式会社Cogent Labs

AI-OCR活用の効果、30%の業務削減に成功した仙台銀行など5つの事例を紹介

DX推進やペーパーレス化の流れの中でAI-OCRの導入が進み、その活用で業務効率化を実現する組織が増えてきた。30%の業務削減に成功した仙台銀行の取り組みをはじめ、金融業界と保険業界、自治体、NPO法人における事例を5つ紹介する。

2024/11/07

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

株式会社Cogent Labs

製品資料

株式会社Cogent Labs

文書をデータ化するプロセスを容易に自動化、API/RPA連携対応の次世代AI-OCR

バックオフィス業務の負荷を軽減するため、紙書類のデータ化を効率的に実行するAI-OCRを導入する企業が増加している。そうした企業に特に注目されているのが、API/RPA連携機能を搭載した次世代AI-OCRだ。

2024/11/07

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

株式会社Cogent Labs

技術文書・技術解説

株式会社Cogent Labs

自社に最適なAI-OCRサービスはどれ? 選定時に見るべき5つのポイント

大量の文書や帳票の読み取りにAI-OCRを導入し、業務を効率化したいと考える企業は多い。しかし、さまざまなAI-OCRの中から、どのサービスを選べばよいのだろうか。本資料では、AI-OCRを比較する際の5つのポイントを解説する。

2024/11/07

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

シーメンス株式会社

製品資料

シーメンス株式会社

シミュレーション駆動型の設計を実現、ESG時代に必要なプラットフォームとは?

現代の設計者には、コストを抑えつつ持続可能な製品を開発することが求められている。これを実現するには、シミュレーション駆動型の設計手法が有効だが、従来のプラットフォームは複雑で制限も多かった。この問題を解消する次の一手とは?

2024/11/06

カテゴリ:
電力
エネルギー管理システム/サービス

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

市場調査・トレンド

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

生成AI活用に向けたデータ戦略の考え方と、独自の価値を生み出す3つのステップ

生成AIを活用して企業が競争力を確保するためには、非構造化データを含めたデータを生成AIに関するアプローチの中心に据える必要がある。本資料では、それを実践するための3つのステップを解説する。

2024/11/06

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

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